向量数据库精确查询-SDK 参考-文档中心-腾讯云

功能介绍
基于精确匹配的查询方式，query() 用于精确查找与查询条件完全匹配的向量，具体支持如下功能。
支持根据主键 id（Document ID），搭配自定义的标量字段的 Filter 表达式一并检索。
支持指定查询起始位置 offset 和返回数量 limit，实现数据 SCAN 能力。
请求示例
如下示例已经通过 create_database() 创建数据库 db_test，已通过 create_collection() 创建集合为 book-vector，通过 query()进行数据检索。
import tcvectordb
from tcvectordb.model.enum import FieldType, IndexType, MetricType, ReadConsistency
from tcvectordb.model.index import Index, VectorIndex, FilterIndex, HNSWParams
from tcvectordb.model.document import Document, Filter, SearchParams
﻿
#create a database client object
client = tcvectordb.VectorDBClient(url='http://10.0.X.X', username='root', key='eC4bLRy2va******************************', read_consistency=ReadConsistency.EVENTUAL_CONSISTENCY, timeout=30)
﻿
db = client.database('db-test')
coll = db.collection('book-vector')
﻿
# Set filter
filter_param=Filter(Filter.In("bookName",["三国演义", "西游记"]) and Filter.Include ("tags",["曹操", "诸葛亮"]))
# query 
doc_list = coll.query(document_ids=['0001','0002','0003'], retrieve_vector=True, filter=filter_param, limit=3, offset=0, output_fields=['bookName','author'])
﻿
for doc in doc_list:
          print(doc)
检索结果，如下所示。
{'id': '0001', 'vector': [0.21230000257492065, 0.23000000417232513, 0.21299999952316284], 'bookName': '三国演义', 'author': '罗贯中'}
请求参数
参数
是否必选
参数含义
参数配置
documentIds
否
表示要查询的文档的所有 ID。
每个 ID 长度限制为[1,128]。支持批量查询，数组元素范围[1,20]。
retrieve_vector
否
标识是否需要返回检索结果的向量值。
取值如下：
True：需要。
False：不需要。默认为 False。
filter
否
使用创建 Collection 指定的 Filter 索引的字段设置查询过滤表达式。
Filter 的表达式格式为 '<field_name><operator><value>'，多个表达式之间支持 and（与）、or（或）、not（非）关系。具体信息，请参见 Filter 条件表达式。其中 
<field_name>：表示要过滤的字段名。
<operator>：表示要使用的运算符。
string：匹配单个字符串值（=）、排除单个字符串值（!=）、匹配任意一个字符串值（in）、排除所有字符串值（not in）。其对应的 Value 必须使用英文双引号括起来。
unit64：大于（>）、大于等于（>=）、等于（==）、小于（<）、小于等于（<=）。例如，expired _time >  1623388524。
array：数组类型，包含数组元素之一（include）、排除数组元素之一（exclude）、全包含数组元素（include all）。例如，name include (\\"Bob\\", \\"Jack\\")。
<value>：表示要匹配的值。
示例：Filter('author="jerry"').And('page>20')。
limit
是
每页返回的 Document 数量。
﻿
﻿
每页返回的 Document 数量。默认为 1。
数据类型：uint 64
取值范围：[1,16384]
注意：
若使用 query 检索数据时，不配置 documentIds 和 filter 参数，则必须配置 offset 和 limit 参数，返回从 offset 开始的 limit 条数据，避免遍历所有数据而浪费不必要的资源。
﻿
offset
否
设置分页偏移量，用于控制分页查询返回结果的起始位置，方便用户对数据进行分页展示和浏览。
取值要求如下：
取值：为 limit 整数倍。
计算公式：offset = limit * (page-1)。
例如：当 limit = 10，page = 2 时，分页偏移量 offset = 10 * (2 - 1) = 10，表示从查询结果的第 11 条记录开始返回数据。
output_fields
否
配置需返回的字段。
以数组形式配置需返回的字段。若不配置，返回所有字段。
说明：
output_fields 与 retrieve_vector 参数均可以配置是否输出向量值，二者任意一个配置需输出向量字段，则将输出向量字段。
﻿
timeout
否
请求超时时间。
单位：秒。
默认值：VectorDBClient()接口配置的 timeout 时长。
取值范围：大于等于0。
输出参数
参数名
参数含义
id
Document 的 ID 信息。
vector
Document 的向量值。
author、page、section
Document 自定义扩展的标量字段。
﻿

参数	是否必选	参数含义	参数配置
documentIds	否	表示要查询的文档的所有 ID。	每个 ID 长度限制为[1,128]。支持批量查询，数组元素范围[1,20]。
retrieve_vector	否	标识是否需要返回检索结果的向量值。	取值如下： True：需要。 False：不需要。默认为 False。
filter	否	使用创建 Collection 指定的 Filter 索引的字段设置查询过滤表达式。	Filter 的表达式格式为 '<field_name><operator><value>'，多个表达式之间支持 and（与）、or（或）、not（非）关系。具体信息，请参见 Filter 条件表达式。其中 <field_name>：表示要过滤的字段名。 <operator>：表示要使用的运算符。 string：匹配单个字符串值（=）、排除单个字符串值（!=）、匹配任意一个字符串值（in）、排除所有字符串值（not in）。其对应的 Value 必须使用英文双引号括起来。 unit64：大于（>）、大于等于（>=）、等于（==）、小于（<）、小于等于（<=）。例如，expired _time > 1623388524。 array：数组类型，包含数组元素之一（include）、排除数组元素之一（exclude）、全包含数组元素（include all）。例如，name include (\\"Bob\\", \\"Jack\\")。 <value>：表示要匹配的值。示例：`Filter('author="jerry"').And('page>20')。`
limit	是	每页返回的 Document 数量。	每页返回的 Document 数量。默认为 1。数据类型：uint 64 取值范围：[1,16384] 注意：若使用 query 检索数据时，不配置 documentIds 和 filter 参数，则必须配置 offset 和 limit 参数，返回从 offset 开始的 limit 条数据，避免遍历所有数据而浪费不必要的资源。
offset	否	设置分页偏移量，用于控制分页查询返回结果的起始位置，方便用户对数据进行分页展示和浏览。	取值要求如下：取值：为 limit 整数倍。计算公式：offset = limit * (page-1)。例如：当 limit = 10，page = 2 时，分页偏移量 offset = 10 * (2 - 1) = 10，表示从查询结果的第 11 条记录开始返回数据。
output_fields	否	配置需返回的字段。	以数组形式配置需返回的字段。若不配置，返回所有字段。说明： output_fields 与 retrieve_vector 参数均可以配置是否输出向量值，二者任意一个配置需输出向量字段，则将输出向量字段。
timeout	否	请求超时时间。	单位：秒。默认值：VectorDBClient()接口配置的 timeout 时长。取值范围：大于等于0。

参数名	参数含义
id	Document 的 ID 信息。
vector	Document 的向量值。
author、page、section	Document 自定义扩展的标量字段。

精确查询

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请求示例

请求参数

输出参数